Machine Learning / AI
Jak metody zvyšování výkonu modelů zlepšují jejich fungování? Prosím, odpovězte ústně na tuto otázku.
Co je to shadow deployment a canary deployment?
V jakých případech je vhodné používat dvoustupňový detektor v produkci?
Jak porovnat kvalitu různých embeddingových modelů? Co je MTEB?
Jak fungovalo hledání souborů bez vektorového indexu? Jak byl řešen problém sémantického vyhledávání?
V čem se liší FlashAttention v2 od v1?
Jak pracovat s chybějícími hodnotami a kategorickými znaky v metodách podpůrných vektorů a neuronových sítích?
Jaké jsou vlastnosti OCR pro ruštinu (písmeno Ё atd.)?
Porovnejte pre-norm a post-norm transformátory. Který je stabilnější při učení na velkých hloubkách?
Co je PCA (metoda hlavních komponent)?
Co je DDP (Distributed Data Parallel) a jak funguje?
Jak je zajištěna podpora sady vitrín tabulek v úložišti?
Máte teď nějaké zajímavé nabídky?
Jaká hloubka stromů se používá v Random Forest a boosting?
Co je to rozpoznávání klíčových slov?
Lze najít parametry lineární regrese analyticky, místo gradientního sestupu?
Co je NPU/DSP a jaké frameworky je používají?
Jaké metody existují pro boj s nerovnováhou tříd?
Co je to model pravděpodobnosti dotazu?
Jak vydat seznam výsledků?